Sentinel流控规则检查源码级分析

Sentinel（阿里巴巴开源的流量控制组件） 中 FlowRuleChecker 类用于执行 流控规则（Flow Control Rules）检查。它的作用是在每次请求进入受保护资源时，判断是否应该放行（pass）还是拒绝（block）。

下面我将从 整体架构、关键方法、核心逻辑和设计思想 四个层面帮你深入理解。

---

🧩 一、整体功能概览

目标 ：根据配置的流控规则（FlowRule），决定当前请求是否被限流（抛出 BlockException）。

核心流程：

1. 获取当前资源（如 /api/order）对应的流控规则列表。
2. 遍历每条规则，逐个检查是否满足通过条件。
3. 如果任意一条规则 不通过 → 抛出 FlowException（限流）。
4. 所有规则都通过 → 请求继续执行。

---

🔑 二、关键方法解析

1. checkFlow(...)

    public void checkFlow(Function<String, Collection<FlowRule>> ruleProvider, ResourceWrapper resource,
                          Context context, DefaultNode node, int count, boolean prioritized) throws BlockException {
        if (ruleProvider == null || resource == null) {
            return;
        }
        Collection<FlowRule> rules = ruleProvider.apply(resource.getName());
        if (rules != null) {
            for (FlowRule rule : rules) {
                if (!canPassCheck(rule, context, node, count, prioritized)) {
                    throw new FlowException(rule.getLimitApp(), rule);
                }
            }
        }
    }

• 入口方法 ，由 Sentinel 的 Slot Chain 调用（如 FlowSlot）。
• 参数说明：
  • ruleProvider: 根据资源名获取流控规则的函数。
  • resource: 当前访问的资源（如 API 路径）。
  • context: 请求上下文（包含 origin、调用链等）。
  • node: 统计节点（记录 QPS、线程数等指标）。
  • count: 本次请求消耗的"令牌"数量（通常为 1）。
  • prioritized: 是否优先级请求（可抢占资源）。

✅ 逻辑 ：遍历所有规则，只要有一条 canPassCheck 返回 false，就限流。

---

2. canPassCheck(...)

public boolean canPassCheck(FlowRule rule, Context context, DefaultNode node, int acquireCount, boolean prioritized)

• 判断单条流控规则是否允许通过。
• 支持两种模式：
  • 本地限流（Local）
  • 集群限流（Cluster）

分支逻辑：

if (rule.isClusterMode()) {
    return passClusterCheck(...); // 集群模式
}
return passLocalCheck(...);       // 本地模式

---

3. passLocalCheck(...)

    private static boolean passLocalCheck(FlowRule rule, Context context, DefaultNode node, int acquireCount,
                                          boolean prioritized) {
        Node selectedNode = selectNodeByRequesterAndStrategy(rule, context, node);
        if (selectedNode == null) {
            return true;
        }

        return rule.getRater().canPass(selectedNode, acquireCount, prioritized);
    }

• 执行 本地限流。
• 关键步骤：
  1. 调用 selectNodeByRequesterAndStrategy(...) 选择要检查的统计节点（可能是 origin 节点、关联资源节点等）。
  2. 调用 rule.getRater().canPass(...) 实际判断（基于滑动窗口、令牌桶等算法）。

✅ rater 是限流算法的具体实现（如 DefaultController 基于 QPS 或线程数）。

---

4. selectNodeByRequesterAndStrategy(...)

这是 最复杂的部分 ，决定了"对谁限流？"

    static Node selectNodeByRequesterAndStrategy(/*@NonNull*/ FlowRule rule, Context context, DefaultNode node) {
        // The limit app should not be empty.
        String limitApp = rule.getLimitApp();
        int strategy = rule.getStrategy();
        String origin = context.getOrigin();

        if (limitApp.equals(origin) && filterOrigin(origin)) {
            if (strategy == RuleConstant.STRATEGY_DIRECT) {
                // Matches limit origin, return origin statistic node.
                return context.getOriginNode();
            }

            return selectReferenceNode(rule, context, node);
        } else if (RuleConstant.LIMIT_APP_DEFAULT.equals(limitApp)) {
            if (strategy == RuleConstant.STRATEGY_DIRECT) {
                // Return the cluster node.
                return node.getClusterNode();
            }

            return selectReferenceNode(rule, context, node);
        } else if (RuleConstant.LIMIT_APP_OTHER.equals(limitApp)
            && FlowRuleManager.isOtherOrigin(origin, rule.getResource())) {
            if (strategy == RuleConstant.STRATEGY_DIRECT) {
                return context.getOriginNode();
            }

            return selectReferenceNode(rule, context, node);
        }

        return null;
    }

流控维度（limitApp）：

• "default"：对所有来源统一限流。
• "other"：对非指定来源限流。
• 具体应用名（如 "appA"）：只对该来源限流。

流控策略（strategy）：

策略值	含义
STRATEGY_DIRECT (0)	直接对当前资源限流（默认）。
STRATEGY_RELATE (1)	关联限流：当关联资源（refResource）达到阈值，限流当前资源。
STRATEGY_CHAIN (2)	链路限流：只在特定调用链路上限流（需匹配入口资源名）。

示例：

• 规则：limitApp = "mobile", strategy = DIRECT
  → 只限制来自 "mobile" 应用的请求。
• 规则：strategy = RELATE, refResource = "order-service"
  → 当 "order-service" 被大量调用时，限流当前资源（如支付接口）。

---

5. passClusterCheck(...)

• 处理 集群限流（多个服务实例共享配额）。
• 调用 TokenService 向 Token Server 申请令牌。
• 如果集群模式不可用（如网络失败），则：
  • 若配置了 fallbackToLocalWhenFail=true → 降级为本地限流。
  • 否则 → 直接放行（fail-open）。

⚠️ 集群限流需要额外部署 Token Server，适用于分布式场景。

---

🎯 三、设计亮点

1. 策略模式 + 职责链

• 每条规则独立检查，符合职责链模式。
• 限流算法（rater）可插拔，支持扩展。

2. 灵活的限流维度

• 支持按 调用方（origin） 、关联资源 、调用链路 进行精细化控制。

3. 容错与降级

• 集群限流失败时自动 fallback 到本地，避免雪崩。

4. 无侵入式集成

• 通过 Context 和 Node 解耦业务逻辑与限流逻辑。

---

🧪 四、举个实际例子

假设你配置了一条规则：

FlowRule rule = new FlowRule("order_create")
    .setCount(10)                    // QPS 阈值 10
    .setLimitApp("web")              // 只限制来自 "web" 的请求
    .setStrategy(RuleConstant.STRATEGY_DIRECT);

当请求到来时：

1. context.getOrigin() 返回 "web" → 匹配 limitApp。
2. strategy = DIRECT → 使用 context.getOriginNode() 统计 "web" 的 QPS。
3. 如果 "web" 的 QPS > 10 → canPass 返回 false → 抛出 FlowException。

---

✅ 总结：如何理解这段代码？

层面	说明
作用	Sentinel 的流控核心检查器，决定请求是否被限流。
核心逻辑	遍历规则 → 选择统计节点 → 调用限流算法 → 决策放行/拒绝。
关键抽象	FlowRule（规则）、Node（统计）、Controller（算法）、Context（上下文）。
扩展性	支持本地/集群、多种策略、自定义 origin。
容错	集群失败可降级，避免系统不可用。

💡 一句话总结 ：
FlowRuleChecker 是 Sentinel 的"交通警察"，根据预设规则（限速牌）和实时车流量（Node 统计），决定是否让当前"车辆"（请求）通行。

如果你正在使用 Sentinel，理解这段代码有助于你：

• 正确配置流控规则；
• 排查限流不生效的问题；
• 自定义限流策略或降级逻辑。